据 The Information 报道，中国领先的 DRAM 制造商长鑫存储（CXMT）已正式开始 HBM3E 高带宽内存的风险生产（Risk Production）。尽管在技术代际上仍落后于三星、SK 海力士和美光（三大巨头已量产 HBM4），但这一进展标志着中国在高端内存制造领域取得了实质性突破，并为国产 AI 加速器的供应链安全提供了关键支撑。预计长鑫存储将于 2027 年实现 HBM3E 的大规模量产。
技术规格与性能预期
虽然长鑫存储尚未公开其 HBM3E 产品的具体参数，但基于通用的 JEDEC 标准，其潜在性能指标如下：
- 接口宽度：1,024 位宽内存接口。
- 数据传输速率：支持高达 9.6 GT/s 的每针速率。
- 堆叠方式：支持 8 层或 12 层 DRAM 器件堆叠。
- 带宽能力：根据速度档位不同，可提供高达 1.228 TB/s 的内存带宽。
- 容量配置：
- 8 层堆叠（使用 24Gb 芯片）：约 24 GB。
- 12 层堆叠（使用 24Gb 芯片）：约 36 GB。
注：风险生产阶段的样品规格可能与最终量产版本存在差异，且实际良率和性能需经过后续验证优化。
生态协同：国产 AI 芯片的“黄金搭档”
据报道，多家中国先进处理器开发商已开始使用长鑫存储的 HBM3E 样品进行评估，主要包括：
- 阿里巴巴平头哥（T-Head）
- 寒武纪科技（Cambricon）
如果测试和验证顺利，这些公司最早可能在 2025 年开始在商业产品中集成长鑫存储的 HBM3E。这种紧密的合作模式有助于加速国产 AI 硬件的迭代与落地。
战略意义：超越技术代际的价值
长鑫存储进入 HBM3E 风险生产阶段，其意义远超产品本身：
- 打破供应链依赖：
HBM 是现代 AI 加速器（如 GPU、NPU）的核心组件。长鑫存储的成功验证将使中国 AI 硬件厂商减少对美光、三星和 SK 海力士的依赖，增强供应链韧性。 - 满足主流 AI 需求：
尽管 HBM3E 落后于最新的 HBM4，但其提供的数 TB/s 带宽足以支持绝大多数高性能 AI 训练与推理任务。对于许多中国 AI 加速器开发商而言，HBM3E 已是构建实用化 AI 系统的理想选择。 - 证明复杂制造能力：
HBM 的制造难度远高于普通 DRAM，涉及高良率堆叠、硅通孔（TSV）、极细互连、热管理及先进封装等技术。长鑫存储的突破证明中国内存生态系统已从“商品化 DRAM 制造”迈向“高端复杂封装与集成”。 - 地缘政治下的自给自足：
在美国出口限制制约中国获取先进 AI 处理器和 HBM 的背景下，长鑫存储的 HBM3E 与国内先进封装技术的结合，是中国半导体产业向自给自足迈出的坚实一步。
⚠️ 挑战与展望
- 产能消耗：HBM 封装需要消耗大量 DRAM 晶圆产能。长鑫存储激进的产能扩张计划将是保障 HBM 供应的关键。
- 良率爬坡：从风险生产到大规模量产（2027 年目标），仍需克服良率提升和成本控制等挑战。
- 技术追赶：随着全球巨头转向 HBM4/HBM4E，长鑫存储需在量产 HBM3E 的同时，持续投入研发以缩小代际差距。
© 版权声明
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。
